基于图像识别和机器学习的桥梁养护管理系统研究与实现

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基于图像识别和机器学习的桥梁养护管理系统研究与实现

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基于图像识别和机器学习的桥梁养护管理系统研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-12页
1.1 项目研究背景	第8-10页
1.1.1 引言	第8-9页
1.1.2 当前桥梁养护存在的问题	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-11页
1.2.1 国外桥梁养护管理系统的发展	第10页
1.2.2 国内桥梁养护管理系统的发展	第10-11页
1.3 论文研究解决的主要问题和组织结构	第11-12页
第二章相关背景知识介绍	第12-24页
2.1 系统技术研究分析	第12-16页
2.1.1 系统搭建架构	第12-13页
2.1.2 数据库技术	第13-14页
2.1.3 微信小程序	第14-16页
2.2 桥梁养护规范评估方法	第16-20页
2.2.1 桥梁评估规范体系	第16页
2.2.2 桥梁总体性能评估	第16-18页
2.2.3 桥梁可靠性评估	第18-20页
2.3 纹理特征提取技术	第20-22页
2.3.1 局部二值模式	第20-21页
2.3.2 灰度共生矩阵	第21-22页
2.4 随机森林分类算法	第22-23页
2.5 本章小结	第23-24页
第三章系统需求分析和数据库设计	第24-31页
3.1 系统需求分析	第24-28页
3.1.1 系统总体需求	第24-25页
3.1.2 系统功能性需求	第25-27页
3.1.3 系统非功能性需求	第27-28页
3.1.4 系统运行环境	第28页
3.2 数据库设计分析	第28-30页
3.3 本章小结	第30-31页
第四章桥梁养护管理系统的设计与实现	第31-45页
4.1 桥梁新建过程的设计与实现	第32-33页
4.2 桥梁数据管理的设计与实现	第33-37页
4.2.1 桥梁基础信息数据	第33-34页
4.2.2 桥梁检测数据录入	第34-35页
4.2.3 桥梁病害分析	第35-36页
4.2.4 桥梁文件报表管理	第36-37页
4.3 桥梁评估与决策的设计与实现	第37-43页
4.3.1 桥梁技术状况评定	第37-38页
4.3.2 桥梁可靠性评估	第38-41页
4.3.3 桥梁辅助决策	第41-43页
4.4 病害图片拍摄与预测分类的设计与实现	第43-44页
4.5 本章小结	第44-45页
第五章基于图像识别和机器学习的病害分类技术与实验	第45-56页
5.1 基于局部二值模式的纹理特征提取	第45-46页
5.1.1 LBP图谱转换	第45-46页
5.1.2 LBP纹理特征向量	第46页
5.2 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取	第46-50页
5.2.1 灰度共生矩阵的计算	第47-48页
5.2.2 基于灰度共生矩阵的纹理计算	第48-50页
5.3 随机森林训练分类模型	第50-53页
5.3.1 数据预处理	第50-51页
5.3.2 实验与分析	第51-53页
5.4 病害图片预测实现	第53-55页
5.5 本章小结	第55-56页
第六章总结与展望	第56-58页
6.1 总结	第56-57页
6.2 展望	第57-58页
参考文献	第58-61页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利	第61-62页
致谢	第62页

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